「跳跃表java」跳跃表和b+树的区别
本篇文章给大家谈谈跳跃表java，以及跳跃表和b+树的区别对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
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「日记」ElasticSearch7.x新功能介绍
说明：ElasticSearch7.X很多新功能主要基于lucene8.X新特性，故对于lucene8.X新特性不赘述。
在6.1中已加入这个功能，但是默认是关闭的，在7.0中开始默认开启。若有两个节点，且其中一个节点上有一个索引的主分片，另一个节点上有同一个索引的副本分片，在6.X中关闭此特性时，不管每个节点状态如何，是否在做耗时操作，如GC等，每次请求过来时，都会通过轮询的方式访问两个分片其中之一；而在7.X开启后，ES会统计每次请求耗时，根据每个节点访问响应的耗时长度，对每个节点的访问频次进行自动调整。
Elasticsearch 7.0 中若分片在30秒内无请求访问，则分片进入"search idle"状态。一旦进入此状态且分片所在索引没有明确设置refresh间隔时间的（默认每秒执行），则定时的refresh停止直到下一个访问请求达到才进行下一次的refresh，在此期间相比原来，将明显增强索引数据的吞吐。如果明确设置了refresh间隔时间，则仍按配置中的间隔时间进行调度执行。
Elasticsearch5.3中发布了跨集群搜索（cross-cluster search）功能，供用户跨多个集群进行查询，如本地协调节点去访问多个不同机房的ES集群查询日志信息等。Elasticsearch 7.0中引入ccs_minimize_roundtrips执行模式可以减少一次请求来回的网络开销。
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Elasticsearch 6.x 及之前的版本使用名为 Zen Discovery 实现，存在一些缺点，如选主时间较慢（秒级）、部分配置存在易于错配等情况。
Elasticsearch 7重新设计了集群协调子系统，移除了minimum master nodes设置，由集群自己选择可以形成法定数量的节点。并且新的子系统可以在很短时间内（亚秒级）完成选主。
Elasticsearch 7.0新增加了一个熔断器，更好的追踪内存使用量，准确地根据内存用量去拒绝客户端请求，避免节点异常；另外聚合操作返回的bucket限制为10000以内。
在 Elasticsearch 6.5中作为beta功能引入，6.7、7.X中GA，可以用在跨机房、跨地区情况下的集群数据同步。在这个版本中加入了一些监控的特性，解决了一些例如主从同步异常的问题。
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索引生命周期管理（Index Lifecycle Management）作为一个beta特性在6.6发布，在7.0GA。索引生命周期管理现在可以管理frozen indices，他作为其cold阶段的一部分；也可以对其管理的索引使用CCR功能。
frozen indices详情：
ILM详情： ； ;utm_medium=toutiao.ioutm_source=toutiao.io
Elasticsearch SQL可以让用户能够使用SQL进行交互查询Elasticsearch中索引数据。该功能在Elasticsearch 6.3中作为alpha版本引入，目前在Elasticsearch 6.7和7.0中也能够生产使用。 通过 Elasticsearch REST endpoints 、 Elasticsearch SQL command line interface 、 JDBC driver 、 ODBC driver 可以使用es sql。
从Elasticsearch 7.0.0开始，High-level REST Client（HLRC）API的所有功能已经宣布完成。原来TransportClient使用者可以计划将TransportClient迁移到HLRC。
Elasticsearch 7.0.0引入了JDK8原生时间库，可以处理纳秒精度时间戳。
JDK11可以支持TLS1.3，所以如果使用JDK11，那在es中可以选择使用TLS1.3.另外TLS1.0被移除，使用老版本jdk的可以选择使用TLS1.1或者1.2。
内置了OpenJDK，使得上手起来更加快速。
在日志目录下，我们会看到有.json拓展的日志。这便于我们使用类似jq的工具去查看日志，同时也在日志中加入了许多额外结构化信息，例如node.id, cluster.uuid, type。
这是lucene8中的重要版本功能更新。在之前的版本中，查询会计算所有命中的文档，但是用户经常查询 'a' , 'the' 等词汇，这种词汇不会增加多少文档得分，但迫使查询过程为大量的文档进行打分。
因此，如果检索结果只需要返回 TOP-K 的结果，而非范围准确的命中数量，可以对此进行优化，Lucene 8 中引入了 WAND 算法来实现此特性。当检索结果小于指定的结果总数时，该优化不会生效。
在停止计算命中文档总数之后，查询 QPS 得到大幅提升，以下结果来自 lucene 官方基准测试
Bool AND 查询，提升 2.3 倍左右。
Bool OR 查询，提升 2.5 倍左右。
Term 查询，提升 40 倍左右。
在 Elasticsearch 7中，要在查询中返回 TOP-K 的结果，通过 track total hits 参数来指定，默认值为10000，根据自己的需要设置返回前 K 个命中结果，或者设置为 true，返回全部命中结果数量。
计算 TOP-K 的过程中需要评估文档的最大得分，这需要在索引过程中写入一些额外的信息。Lucene 将词典划分一个个的 block，并构建了一个跳跃表，在查询的时候跳过不匹配的文档，现在，索引过程中会为每个块中最高影响(impacts）的摘要添加到该跳表中，可以计算出该块可能产生的最大得分，如果该得分不具有竞争力，则可以跳过它。更多信息可以阅读 此处 。
Elasticsearch 7.0 中新增了两个数据类型： rank_feature and rank_features 。他们只作用于数值型数据，且底层实现上可以利用上面top hits的特性。故可以看作是function score简化出的一个功能，利用他们可以对排序打分进行干预且查询效率更快。更多可以看以下详情：
别名function score2。拓展性更佳，可以支持多种脚本语言及java插件，function score原有功能也都可以支持。详情：
在ElasticSearch7.2+后关闭状态的索引也可以进行分片复制，以便于后面集群异常时可以成为主分片，或者进行数据恢复。
可以作于搜索联想功能，用户输入部分查询词后，返回联想词列表。与Completion suggester和Context Suggester功能大部分重复，但两者有不同的底层实现，search_as_you_type可以利用到最新top hits的特性，而suggester底层使用FST数据结构。之所以重新开发了一个数据字段，原因归结为：新数据字段更有利于占用更少的内存开销；新数据字段功能拓展性更加，可以用在普通的query语句中，结合其他filter等语法。
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只能作用于date, date_nanos, 及 geo_point数据类型的字段。可以放置于query语法中，在查询中过滤不符合范围的时间或者距离，查询语法中需要设置origin（即初始的时间节点或者经纬度）。
一个只能在选举时投票而不能成为主节点的角色被引入了，这有助于高可用，且相对于主节点，这些节点只需要消耗非常少量的CPU和内存开销。
新的 Analyzer reload API 允许去修改运行时的分析器及其相应资源。例如，在之前版本中，重载同义词需要先关闭索引，再打开索引。使用这个api就不需要再关闭索引了。
通过这个字段可以直接索引json数据。仅为整个JSON对象创建一个字段映射，这可以帮助防止由于大量不同的字段映射而导致 映射爆炸 。
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有两种字段类型： sparse_vector 和 dense_vector ，用于计算和查询向量之间的余弦相似度和点积。
如题。
仅限于设置为只读的别名索引可以同步，write索引不可以同步。
如题。
在ElasticSearch6.X中，使用 Terms Aggregation会占用更多的内存，此版本进行了优化，降低内存消耗压力。
使用无监督的异常检测算法分析索引中每条doc的数值型字段，并在每条doc中记录一个异常值，以比较彼此之间的异常差异。提供 evaluate data frame analytics API ，以获取在算法使用期间的一些指标数据。
它会聚合出在特定字段中很少出现的字段值。计划使用它去替换terms aggregation中的"order" : { "_count" : "asc" }配置项。
提供新接口 pinned query ，可以指定排在返回结果前列的docs，适用于需要使用引导数据的场景。
支持AdoptOpenJDK 13，并将其打包在ES包中。
如果查询是以_search结尾，那么当对端连接被关闭后，查询也会被中止。
通过这个字段可以在es插入一个几何范围，即每条doc都是通过一串坐标点定义的几何范围，而通过shape query结合relationship配置，可以对每条doc计算是否是包含、相交等等关系，并将符合条件的取出。
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增加了一个新的圆形预处理，把圆形定义的几何图形转化为一个近似的规则几何，便于查询、聚合、索引等操作。图形如下：
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现在直方图和日期直方图将支持范围字段，例如用其去计算特定时间段内的电话数等。
如题。
Elasticsearch 5.x版本中引入了Ingest Node的概念（预处理节点），它使得Es在事实上具备了Logstash的部分功能，即对索引数据的预处理。
在7.5增加了一个新的ingest processor，它可以使得新数据索引时从原有其他索引中抽取字段数据丰富正在插入的doc。
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新的快照生命周期管理功能，允许用户设置定时策略去删除老的索引。
新增暂停和恢复接口，使用户可以临时暂停自动复制的模式
分类分析是一个有监督的机器学习算法，可以预测离散的分类值。在Es中可以进行二分类的算法执行，即将数据分为两个可能的类别。
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暂略（ ）
新版本lucene对这方面进行了重构，重构后也能在排序时过滤在打分上没有竞争力的文档(类似top hits)，在查询效率上提升至少10倍。
ElasticSearch 7.2.0中引入，现在GA。 Transforms and Transform APIs 提供给我们一个能力，即指定索引中不同字段进行聚合，并将聚合结果索引入一个新建索引中（聚合结果中可以产生出其他新的字段，如同类型字段值的出现数量等），在这个过程中我们可以通过管理接口进行管理，每次聚合结果索引入新索引后，原索引中都会有一个checkpoint，故后面可以继续做批量聚合。
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参考资料：
今天遇到一公司的超难的java面试题，面挂了，求帮忙！
交流一下，有些我也不会。^_^
1、数据没有排序的吗？排序了，可以用类似二分法搞。
3、只需用ThreadLocal包装一下这个bean的日期属性即可，简单。
5、有接口直接用spring HttpInvoke远程调用即可。
6、最简单的办法就是使用Terracotta服务器集群tomcat，ecache、quartz、session一站式解决。不那样的，缓存的话，可用memcached。tomcat中的session是复制式，直接在tomcat配置文件就可以吧。如果要实现自己手动更新感觉可以考虑用jms手动传递数据同步。
8、处理效率高了不少，并发效率好、数据更安全。
9、签名的算法是公开的，但是算法相关的密钥是私有的。
跳跃表(SkipList)
跳跃表是一种基于有序链表的拓展，简称跳表。
下面正式开始了哦，跟着思路来，非常简单理解:
给定一个有序链表：
1-2-3-5-6-7-8
跳表的思想就是利用了类似索引的思想，提取出链表中的部分关键节点，然后再用二分查找。
上面的有序链表，把奇数作为关键节点提取出来：
上面只是介绍了基本思想，其实还可以继续优化，看到这别担心，难度不会增加，也非常好理解:
既然上面提取了一层节点作为索引，那是不是也可以进一步提取？
有了2级索引后，插入的节点可以先和2级索引比较，确定大体范围;然后再和1级索引比较;最后再回到原链表，找到并插入对应的位置。
节点多的时候还可以进一步提取，保证每一层是上一层节点的一半。提取的极限是同一层只有两个节点的时候，因为一个节点比较没有意义。
到这里，多层链表结构就提取完了，这就是跳跃表。
当大量新节点通过逐层比较插入到链表中后，上层节点就会显得不够用，这就需要从新节点中“提拔”一部分节点到上一层，问题就是“提拔”谁呢(如何选择索引)？
跳表设计者采用了“抛硬币”的方法，随机决定新节点是否提拔。因为跳表的添加和删除的节点是不可预测的，很难用算法保证跳表的索引分布始终均匀。虽然抛硬币的方式不能保证绝对均匀，但大体上是趋于均匀的。
比如说，9插入到链表后，开始分析：
跳跃表插入操作的时间复杂度是O（logN），而这种数据结构所占空间是2N，既空间复杂度是 O（N）。
删除的时候只要在索引层找到要删除的节点，然后删除每一层相同的节点即可。如果某一层删到只剩下一个，那么整层都可以删掉。比如删除5:
跳跃表删除操作的时间复杂度是O（logN）。
跳表维持结构平衡的成本较低，完全靠随机。二叉查找树在多次插入和删除后需要重新保持自平衡。
Redis的五种数据类型之一Sorted-set(zset)这种有序集合，正是对于跳跃表的改进和应用。
还有Java中的ConcurrentSkipListMap和ConcurrentSkipListSet内部都是用跳表的数据结构。
redis支持哪些数据类型？
redis提供五种数据类型：string，hash，list，set及zset(sorted set)。
redis是一个key-value存储系统。和Memcached类似，它支持存储的value类型相对更多，包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted set --有序集合)和hash（哈希类型）。这些数据类型都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作，而且这些操作都是原子性的。在此基础上，redis支持各种不同方式的排序。与memcached一样，为了保证效率，数据都是缓存在内存中。区别的是redis会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作写入追加的记录文件，并且在此基础上实现了master-slave(主从)同步。
Redis 是一个高性能的key-value数据库。 redis的出现，很大程度补偿了memcached这类key/value存储的不足，在部 分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用。它提供了Java，C/C++，C#，PHP，JavaScript，Perl，Object-C，Python，Ruby，Erlang等客户端，使用很方便。
Redis支持主从同步。数据可以从主服务器向任意数量的从服务器上同步，从服务器可以是关联其他从服务器的主服务器。这使得Redis可执行单层树复制。存盘可以有意无意的对数据进行写操作。由于完全实现了发布/订阅机制，使得从数据库在任何地方同步树时，可订阅一个频道并接收主服务器完整的消息发布记录。同步对读取操作的可扩展性和数据冗余很有帮助。
跳跃表java的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于跳跃表和b+树的区别、跳跃表java的信息别忘了在本站进行查找喔。
发布于：2022-12-27，除非注明，否则均为原创文章，转载请注明出处。